径向畸变的校正及其效果评估

基于张正友标定方法,采用目标点的共线特征开展径向畸变校正的实验研究,并对畸变校正精度进行评估。经实验,校正精度达到亚像素级,能够满足大多数视觉测量应用的精度要求。     

线结构光多传感器三维测量系统误差校正方法

针对线结构光多传感器三维轮廓测量系统中多传感器坐标系统一误差及线结构光带特征平面方程求解误差的校正问题,应用一种可进行特征点多分辨率提取的平面靶标,选择两传感器共同测量范围内部分特征点作为参考点,应用迭代求解最近临点算法,求解两标定坐标系精确统一的参数,实现多传感器测量系统中两坐标系统一误差的校正.提出了一种带参数的线结构光带图像特征点亚像素提取算法,通过参数设置改变线结构光带特征平面的位置,对线结构光带特征平面方程求解误差进行校正.实验结果表明,误差校正算法精度高、重复性好,确保测量系统可以获得复杂型面物体高精度的截面测量配准数据.     

复杂工业环境下激光束中心快速精确定位方法

针对工业现场在线检测对计算机视觉算法稳定性、实时性、精度和抗干扰能力的要求,结合两万吨挤压机活动部件五自由度实时监测系统的具体情况,在现有方法的基础上,提出了一种复杂工业环境下激光束中心快速精确定位方法.首先,在图像预处理的基础上通过Canny算法实现图像边缘二值化,并对得到边缘进行筛选,剔除不符合光斑轮廓特征的边缘.接着,采用一种改进的快速Hough变换初步确定激光光斑的大致位置和半径,依据Hough变换计算结果设置光斑有效区域,在有效区域内通过最小二乘法椭圆拟合得到亚像素精度的激光束中心坐标.实验研究表明,该方法在存在噪声的环境下单次检测时间小于50ms,精度达0.15像素(pixel).可在较强干扰下实现激光束中心的精确定位,与传统方法相比,精度高,实时性好,适应性强.     

基于OpenCV的挖掘机器人摄像机参数标定

为了建立挖掘机器人视觉系统摄像机测量模型,提高视觉测量精度,分析了挖掘机器人摄像机视觉系统内、外参数成像模型及摄像机非线性畸变参数,确定了适合挖掘机器人视觉系统的标定参数。通过采集自制的棋盘标定模板不同方向的七幅图像,基于OpenCV技术实现了对模板角点的提取。通过七幅图像进行标定实验,实验结果获得了摄像机模型的线性内部参数矩阵,标定出了摄像机非线性模型的径向畸变系数,摄像机外部旋转矩阵及平移向量,并给出了标定参数误差。研究结论表明采用角点提取方法,标定误差可达亚像素级,能够满足挖掘机器人视觉系统的标定及视觉测量精度要求。     

视觉测量系统的像点残余误差和紧密度分析

提出了视觉测量系统的像点残余误差和紧密度的精度评价方法,基于束调整算法推导了像点残余误差和紧密度的计算公式.测量实验表明,在大尺寸视觉测量中,采用本方法更有利于对测量作精度评价,便于工业测量应用.作为实例,对实验室控制场内测量点进行三维坐标测量,50 %的待测像点坐标达到0.13像素的精度,50 %的空间点坐标的紧密度小于0.024 %.这种精度评价方法特别适合于采用束调整算法的多站位视觉测量系统,可以伤脑筋为常规精度估算方法的补充.     

基于人工免疫和图像直接反馈的视觉伺服控制

传统的基于图像特征的视觉伺服控制方法通用性差,且图像特征的标记、提取与匹配过程复杂.为此,文中提出了一种基于人工免疫和图像直接反馈的平面视觉伺服控制方法.首先采用人工免疫算法求解期望图像与反馈图像之间的位置与旋转误差,然后将误差信号经视觉控制器转换成机器人空间的位姿增量信号发送给机器人控制器,从而在无需进行图像特征标记与提取的情况下完成视觉伺服闭环控制任务.实验结果表明,采用文中方法能控制机器人准确地跟踪目标物体,控制误差不超过1个像素,说明文中方法是有效和正确的.     

基于共面光标提取的空间目标单目测量技术

针对空间目标捕获任务技术需求,设计了一种基于平面靶标特征点提取的单目视觉线性相对位姿解算方法. 提出基于几何指数阈值判别的特征光标提取方法,并采用非线性项变量代换方法,设计了基于特征光标提取的线性相对位姿解算方法,建立了单目视觉相对测量地面实验系统,在模拟目标航天器相对位置和姿态低速动态漂移的条件下进行了试验. 测量结果表明,所提出的特征光标提取算法能够有效避免高亮光斑对特征光标提取的不利影响,且相对位姿解算算法具有较好的精度和实时性,相对于传统非线性迭代求解方法,该方法计算量小,求解过程稳定.      

棋盘格图像角点坐标亚像素提取方法

针对基于视觉测量的物体位姿测量系统要求标定系统精度较高的需求,提出了一种自动识别和亚像素提取黑白平面棋盘格模板图像内部角点的方法.该方法在详细分析了棋盘格图像局部特性的基础上,建立了准确高效的改进SUSAN角点检测算法和精确的亚像素级提取角点坐标的方法,计算出总体标定误差为0.2个像素.通过实验验证了该算法的可行性和有效性,能够为高精度标定系统提供可靠数据.     

一种基于正方形内插点的二维平面视觉定位算法

针对二维平面上物体定位、尺寸测量,提出了一种基于正方形内插点的二维平面视觉定位算法,在待测物所在平面上放置由N×N个尺寸相同的特征正方形组成的棋盘格标定板,以各特征正方形角点为标定点,确定像素坐标系和世界坐标系的映射关系,根据待测点像素坐标计算出其所处的特征正方形位置,并求解出待测点与所处特征正方形左下角点像素值的线性系数,反求出待测点的世界坐标值进而完成待测点的定位。将本文算法与文献[3]的快速二维Delaunay三角网点定位算法和文献[8]的改进的基于九圆点的摄像机自标定算法进行对比实验,结果表明:本文算法标定过程简单、计算量小、精度更高,可实现二维平面上物体的精确定位和测量,对二维平面视觉定位具有较高的借鉴价值。     

激光扫描三角法大型曲面测量中影响参数分析

介绍了基于光学三角理论的激光扫描大型曲面测量原理．详细分析了影响其测量精度的几个主要因素,即被测物体表面的光学性能、物面倾斜、光学系统畸变及散斑等对测量精度的影响．针对大范围测量时,光斑图像占用多个像素及诸多因素造成的光斑图像强度分布不均,以致于很难读取真正光斑几何中心的问题,文中提出了基于Hough变换的光斑中心提取方法．实验表明了该方法对提高大型曲面测量精度的有效性．     

双目立体视觉空间火灾定位方法的改进

针对室内空间火灾早期自动定位的需要,基于机器视觉技术对传统空间定位方法进行改进。设计简单实用的平面标定板进行摄像机标定,利用HALCON解决快速自动提取标定板上特征点像素坐标的问题。针对传统标定算法只校正径向畸变的不足,建立了更全面的摄像机畸变模型。通过迭代法利用成像模型和畸变模型求解并优化摄像机的单应性矩阵和畸变系数并通过三维重建实现空间定位。将此方法应用于消防炮工程项目,结果表明该改进方法具有有效性、快速性和准确性。     

激光扫描三角法大型曲面测量中影响参数分析

介绍了基于光学三角理论的激光扫描大型曲面测量原理,详细分析了影响其测量精度的几个主要因素,即被测物体表面的光学性能、物面倾斜、光学系统畸变及散斑等对测量精度的影响,针对大范围测量时,光斑图像时占用多个像素及诸多因素造成的光斑图像强度分布不均,以致于很难读取真正光斑同何中心的问题,文中提出了基于Ｈｏｕｇｈ变换的光斑中心提取方法,实验表明了该方法对提高大型曲面测量精度的有效性。     

无缝钢管直线度视觉准直在线实时测量系统

利用视觉准直技术研制一套无缝钢管直线度在线实时涮联直线度视觉准直测量的数学模型;根据实验装置的精度实验估计测量系统的测量分辨率与精度,证明了该测量系统的可行性,该测量 仅可在线实时测量直线误差,还可检测同轴度等几保参数的加工误差与安装误差。     

基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法

在手机玻璃盖板的缺陷检测中,为了获得缺陷特征明显的高精度图像,不仅需要搭建高质量图像采集系统,而且需要对线阵相机进行精密标定.结合工业现场需求,本文提出了一种基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法.在已有线性扫描模型的基础上,引入线阵扫描图片图像畸变矫正,推导了新的标定参数.在已有无畸变矫正的线性解析解基础上,引入遗传算法进行新参数的求解优化,实现了新标定参数的非线性求解.实验结果表明,与不加入图像畸变矫正的求解方法相比,所提方法具有更高的测量精度.      

基于双目立体视觉的标定技术及应用

为提升双目立体视觉装置的准确度和精度,提出基于双目立体视觉的标定技术。针对双目立体视觉中两 个相机的特点,采用圆形标志阵列标定板为图像源,通过对图像预处理,以径向误差做约束条件,根据圆的几 何关系和最小二乘法综合提取特征点的算法获取图像标识点坐标并求取单应性矩阵,最后推导得到理想的外 参和内参,从而获得双目立体视觉装置准确的参数。实验结果为该装置对待测数据的获取提供了精确的数据 基础和可靠的矫正条件,进而提升了双目立体视觉装置的准确度和精度。     

基于双目视觉和主动光源的河工模型三维地形测量方法

针对河工模型三维地形测量需要,提出了一种基于双目视觉和主动光源的非接触多点测量方法.首先,利用传统的DLT模型(Direct Linea Transformation)估算图像主点坐标,再借助考虑畸变矫正逐步补偿的非线性优化方法标定出相机的内外参数;其次,通过图像形态学处理提取点阵光斑的质心坐标,根据定位光斑与其余光斑的位置关系精确匹配出左右两幅图像中的同名斑点;最后,利用超定线性方程组计算点阵光斑的三维坐标,插值重构出河工模型的三维地形图.该方法装置简单,测量速度快,测量精度达0.2mm,具有良好的推广前景.     

基于共线点的透镜畸变系数标定

在经典的摄像机标定方法中，求解透镜畸变系数的同时必须先求得外部参数，从而使求解过程显得繁琐，针对这种情况，提出了一种基于空间共线点求解透镜畸变系数的简便方法。根据空间共线点在图像平面上的理想投影仍然共线的特点，将点的理想投影的图像坐标用畸变后的图像坐标表示，从而得到一个关于畸变系数的一元二次方程，求解该方程，即可得到畸变系数，该方法不需要点的三维世界坐标，不需要求解外部参数，避免了复杂的优化过程，是一种简单而有效的方法，仿真和实验结果均证明了该方法的有效性。     

基于机器视觉的零件自动装配系统

针对工业装配生产线的削刀架自动装配问题，基于机器视觉技术，构建了一套在线机器视觉系统．采用特征值方法识别零件，并通过质心法结合特征点及最小二阶矩进行定位．利用带有透镜径向一阶畸变的小孔摄像机模型，采用径向排列约束（RAC）2步标定法对摄像机进行了标定，并在线验证．实验结果表明，该方法可获得很好的识别效果，识别零件正确率100％，系统工作时间约300ms，满足装配作业的实时性和精度要求．     

视觉皮层中角点检测器的计算模型及其应用

构造了一种新的哺乳动物视觉皮层中角点检测器的计算模型 .较好地解决了一般由边缘图像求解角点时 ,在边缘提取过程中所引起的畸变和误差影响后续处理与分析过程的问题 .实验结果表明 ,使用特性检测器的方法进行角点检测 ,可以获得很好的鲁棒性 .     

高精度大尺寸工件检测系统研究

针对现有的工件测量装置普遍存在精度低、范围小和效率低等问题,利用高精度图像采集模块,以机器视觉为核心,结合优化后的SURF特征点匹配和最小二乘法拟合等算法,提出可对大尺寸工件的孔洞和边线等参数进行高精度测量分析的系统.该系统可在35 s内对1 m大小的工件以微米级别的误差进行测量,相比传统检测方法,具有高精度和高效率的...